Список проголосовавших за комментарий "Алексей Бачеров, нет.<br/> <br/> Вот мои результаты (из python statsmodlibrary).<br/> По конечным месячным значениям индекса mcftr конечно не стационарный (статистка теста -1,41, pvalue 0,57, Ho о стационарности отвергается). Критические значения при разных уровнях значимости <span>{'1%': -3.4333124035016755, </span><span>'5%': -2.862848698658432, </span><span><span> '10%': -2.5674666837288345).<br/> А вот по ариф. доходности mcftr статистика теста </span></span><span>-9.598820709786356, p-value </span><span> 1.9453587542625362e-16. Много меньше 1%. Соответственно Ho о стационарности не отвергается</span><span>.</span><span><br/> </span>Модель ARIMA (1,0,1) дала лучший результат с log likelihood -4139.932 и наименьший AIC (8287,86).<br/> AR коэф отрицательный (и стат. значимый). MA положительный и стат значимый.<br/> <p> coef std err z P>|z| [0.025 0.975]</p><p>const 0.0527 0.031 1.721 0.085 -0.007 0.113<br/> ar.L1.ret -0.5156 0.150 -3.443 0.001 -0.809 -0.222<br/> ma.L1.ret 0.4257 0.158 2.693 0.007 0.116 0.736</p>"